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关于《基于双能CT的模型在鉴别乳腺良恶性病变中的应用：开发与验证》研究的学术报告
一、 研究团队与发表信息
本研究的主要作者包括Han Xia、Yueyue Chen、Ayong Cao、Yu Wang、Xiaoyan Huang、Shengjian Zhang 和 Yajia Gu。其中，通讯作者为Xiaoyan Huang和Shengjian Zhang。研究团队主要来自复旦大学附属肿瘤医院放射科和乳腺外科，以及飞利浦医疗保健（上海）的临床技术支持部门。
这项研究于2024年发表在开放获取期刊《Insights into Imaging》上，文章编号为15:173。
二、 学术背景与研究目的
本研究属于医学影像学与肿瘤诊断的交叉领域，具体聚焦于双能计算机断层扫描（Dual-Energy CT, DECT）技术在乳腺病变鉴别诊断中的应用。
研究背景： 乳腺癌是全球女性最常见的癌症和癌症相关死亡的主要原因。虽然CT并非评估乳腺病变的常规方法，但随着CT检查的普及，偶然发现的乳腺病变（incidental breast lesions）在胸部CT中的检出率可达0.3%至7.63%。更值得注意的是，这些偶然发现的病变中，有31.0%至70.0%经病理证实为恶性。因此，对于放射科医生而言，如何非侵入性地准确评估这些在DECT检查中发现的乳腺病变，以决定是否需要进一步的专科检查（如穿刺活检或乳腺MRI），成为一个临床难题。
DECT技术通过采集高能和低能两组原始数据，能够生成虚拟单能图像（Virtual Monoenergetic Images, VMIs）和物质分解图像，从而提高软组织对比度并实现物质分离。既往研究已证实DECT定量参数，如碘浓度（Iodine Concentration, IC）、有效原子序数（Effective Atomic Number, Zeff）和能谱曲线斜率（λhu），在鉴别乳腺良恶性病变方面具有良好的诊断价值。然而，这些研究大多仅关注DECT定量参数，未将临床特征（如年龄）和影像形态学特征（如病灶形状、边缘）纳入综合分析。而临床实践中，患者的临床信息和病变的形态学特征是放射科医生进行诊断评估时不可或缺的部分。
研究目的： 基于以上背景，研究团队提出假设：结合DECT定量参数与临床及形态学特征，可能更有效地对DECT上发现的乳腺病变进行良恶性鉴别。因此，本研究旨在开发并验证一个基于DECT的综合模型，用于无创性地区分在DECT上检测到的乳腺良恶性病变，以辅助临床决策。
三、 详细研究流程
本研究是一项前瞻性、单中心研究，流程严谨，主要包括以下几个步骤：
1. 患者入组与队列划分： 研究连续纳入了2022年7月至2023年7月期间，因疑似乳腺癌而接受胸部双期（动脉期和静脉期）增强DECT扫描的患者。纳入标准包括：经超声或钼靶检查为BI-RADS 4A/4B/4C或5类的乳腺病变；未接受过乳腺化疗或放疗；无碘过敏史或肾功能不全。排除标准包括：病理信息不完整；目标病灶在DECT图像上不可见；图像质量因严重金属伪影而差。 最终，研究共纳入了200名患者（平均年龄49.9±11.9岁，范围22-83岁）的222个乳腺病灶。所有病灶均经手术样本获得病理诊断，其中恶性179个，良性43个。研究将全部病灶按7:3的比例随机分为训练队列（155个病灶）和测试队列（67个病灶），以分别进行模型开发和性能验证。
2. 数据采集： 采集的数据分为三类： * 临床特征： 包括年龄、乳腺癌家族史、绝经状态、临床症状（如触及肿块）。 * DECT形态学特征： 由两名具有2年乳腺影像经验的放射科医师在盲法下通过共识阅片评估，争议时由一位20年经验的资深医师仲裁。评估依据MRI BI-RADS词典和既往研究，包括：病灶位置、纤维腺体组织密度（Fibroglandular Tissue, FGT）、背景实质强化（Background Parenchymal Enhancement, BPE）、病灶形状（规则/不规则）、边缘（光整/非光整）、强化类型（肿块样/非肿块样）、内部强化特征（均匀/不均匀）以及最大直径。 * DECT定量参数： 使用飞利浦128层光谱双层探测器CT（IQon Spectral CT）进行扫描。由同样的两名医师在专用工作站（Intellispace Portal 10.0）上盲法测量。在显示病灶最大径线的轴位图像上，尽可能大地放置圆形感兴趣区（Region of Interest, ROI），并避开坏死、钙化和大血管。测量在动脉期和静脉期进行，参数包括：常规图像的CT值（HU）、40-keV虚拟单能图像的CT值、碘浓度（IC，mg/ml）、有效原子序数（Zeff）、以及能谱曲线斜率（λhu）。为了减少个体循环差异的影响，还计算了病灶IC和Zeff分别与主动脉以及正常乳腺实质的比值（标准化碘浓度NIC和标准化有效原子序数NZeff）。
3. 模型构建与评估： * 特征筛选与模型构建： 首先在训练队列中，对上述所有临床、形态学和定量参数进行单变量分析，比较良恶性病变间的差异，筛选出有统计学意义（p<0.05）的参数。然后，将这些有意义的参数纳入多变量逻辑回归分析，以确定鉴别良恶性的独立预测因子。根据筛选出的独立预测因子及其回归系数，构建最终的DECT-based逻辑回归模型，并绘制列线图（Nomogram）使其可视化、可操作。 * 模型性能评估： * 区分能力： 使用受试者工作特征曲线下面积（Area Under the ROC Curve, AUC）及其95%置信区间（CI）来评估模型的诊断性能，并在训练和测试队列中分别计算其敏感性、特异性、准确率和假阴性率。使用DeLong检验比较训练和测试队列AUC的差异，以评估模型的泛化能力。 * 校准度： 使用校准曲线和Hosmer-Lemeshow检验来评估模型预测概率与实际观测频率之间的一致性。 * 临床实用性： 使用决策曲线分析来评估模型在不同决策阈值下的临床净收益，并与“全部治疗”或“全部不治疗”的简单策略进行比较。
4. 统计方法： 使用R软件进行统计分析。连续变量根据是否符合正态分布，采用独立t检验或Mann-Whitney U检验；分类变量采用卡方检验或Fisher精确检验。多变量分析采用逻辑回归。所有检验以p<0.05为有统计学意义。
四、 主要研究结果
1. 队列特征与单变量分析结果： 训练队列与测试队列在各项基线特征上均无显著差异，表明随机分组成功。在训练队列的单变量分析中，与良性病变相比，恶性病变患者年龄更大（52.0±9.9岁 vs. 41.9±14.6岁，p=0.001），绝经后比例更高（50.8% vs. 20.7%，p=0.006），病灶更常表现为不规则形状（76.2% vs. 37.9%，p<0.001）和非光整边缘（96% vs. 79.3%，p=0.006）。在DECT定量参数方面，恶性病变在静脉期的常规图像CT值、40-keV VMI的CT值、IC、Zeff、NIC(病灶/正常腺体)、NZeff(病灶/正常腺体)以及λhu均显著高于良性病变（p值均<0.05）。在动脉期，部分参数也有差异，但静脉期有显著差异的参数更多。
2. 多变量分析与模型构建： 将单变量分析中显著的参数纳入多变量逻辑回归分析后，最终筛选出三个独立的预测因子：患者年龄、病灶形状（不规则为1，规则为0）以及静脉期的有效原子序数（v_Zeff）。这三个因子均具有统计学意义（p<0.05）。基于此，构建了包含这三个因子的DECT-based模型。模型公式（由列线图反推）的预测概率与这三个因子正相关。
3. 模型诊断性能： 该模型在区分乳腺良恶性病变方面表现出良好的性能。 * 区分能力： 在训练队列中，模型的AUC为0.844（95% CI: 0.764–0.925）；在测试队列中，AUC为0.791（95% CI: 0.647–0.935）。两个队列的AUC无显著差异（DeLong检验，p=0.53），表明模型具有稳健的泛化能力。在最佳阈值（0.705）下，模型在训练队列中的敏感性、特异性、准确率和假阴性率分别为89.7%、65.5%、85.2%和10.3%；在测试队列中分别为86.8%、64.3%、82.1%和13.2%。 * 校准度： 校准曲线显示模型预测概率与实际频率吻合良好。Hosmer-Lemeshow检验在训练和测试队列中的p值分别为0.85和0.33（均>0.05），表明模型拟合优度良好。 * 临床实用性： 决策曲线分析表明，在较宽的阈值概率范围内（训练队列：25%-98%；测试队列：45%-90%），使用该模型进行临床决策比简单的默认策略（全部视为恶性或全部视为良性）能带来更大的净收益。
4. 其他发现： 研究还发现，静脉期的DECT参数比动脉期参数显示出更多的显著差异和更好的诊断效能（单个参数最大AUC为0.68）。这可能是因为本研究采用的胸部增强CT扫描协议，对比剂在动脉期可能尚未在乳腺病灶内充分灌注，而静脉期更能反映病灶内的微血管情况。此外，值得注意的是，在多变量分析中，静脉期Zeff的绝对值成为了独立预测因子，而不是其标准化值（NZeff）。作者推测，由于主动脉内碘对比剂浓度极高，可能会掩盖病灶与主动脉标准化后值的细微差异，从而降低了标准化参数的鉴别能力。
五、 研究结论与价值
结论： 本研究成功开发并验证了一个基于DECT的模型，该模型整合了患者年龄、病灶形态（形状）和静脉期有效原子序数（Zeff）这三个指标。该模型在无创性鉴别DECT检测到的乳腺良恶性病变方面表现出良好的诊断性能。
价值与意义： * 科学价值： 本研究首次将临床特征、影像形态学特征与DECT定量参数相结合，构建综合诊断模型。这不仅证实了DECT定量参数（尤其是静脉期Zeff）的诊断价值，也强调了多维度信息融合在提高诊断准确性方面的重要性。研究结果为利用现有CT设备进行乳腺病变的辅助诊断提供了新的方法论。 * 临床应用价值： 该模型有助于放射科医生（尤其是非乳腺专科的普通放射科医生）对在胸部DECT检查中偶然发现的乳腺病变进行风险分层。通过计算模型预测概率，医生可以更客观地决定哪些患者需要转诊至乳腺专科进行进一步检查（如活检或MRI），从而可能减少不必要的转诊，优化医疗资源分配，并减轻患者的焦虑。尽管本研究纳入的并非全是“偶然发现”的病变，但其结论对于处理临床实践中日益增多的CT偶然乳腺发现具有重要的参考价值。
六、 研究亮点
七、 其他有价值的内容
研究也坦率地指出了其局限性：①单中心研究，且良恶性病变数量不平衡（恶性居多），可能引入偏倚。②排除了DECT图像上不可见的病灶（多数为良性），可能忽略了良恶性病变在DECT上的显影差异。③形态学特征采用共识阅片，未能反映不同经验医师个体间的差异。④未针对不同乳腺癌亚型进行模型性能分析。⑤未来可探索其他DECT参数（如电子密度）以进一步提升诊断性能。作者建议未来进行多中心、大样本量的研究来进一步验证该模型，特别是在真正的“偶然发现乳腺病变”人群中的效能。